LLM Quick-Launch Platform

폐쇄망 환경에서도
LLM 도입을 2~4주 안에시작하세요

긴 SI 프로젝트 대신, 실제 업무 환경에서
"바로 사용해 보고 검증"하는 도입 가속형 LLM 운영통합환경시스템

LQP는 ‘새로운 시스템’을 만드는 플랫폼이 아닙니다. 이미 존재하는 업무 환경 위에서, LLM을 ‘실행 가능한 상태’로 운영통합환경시스템 함께 LLM을 구성합니다.

cloud_off

폐쇄망에서도, 외부 연결 없이 독립 실행

인터넷 차단 환경에서도 구동 가능. 모델·벡터·워크플로우 모두 내부 저장소에서 운영. 민감 데이터 외부 전송 없는 구조.

deployed_code

컨테이너 기반 All-in-One 일괄 배포

별도 시스템 구축 없이 즉시 실행 가능. 설치 직후 문서/RAG·워크플로우 테스트 가능. 개발 프로젝트가 아니라 ‘실행 환경 준비’에 초점.

extension

검증된 오픈소스 조합 — 벤더 락인 없음

OpenWebUI · LiteLLM · Dify · mem0 · docling · n8n. 개별 도구를 새로 만드는 것이 아니라 이미 검증된 스택을 통합 운영. 추후 확장·대체가 자유로운 구조.

fact_check

PoC를 위한 PoC가 아니라, 운영을 전제로 한 파일럿 환경

제한된 샘플 테스트가 아님. 실제 데이터·실제 사용자 중심 검증. PoC 이후 재개발을 전제로 하지 않음.

LQP의 목표는 ‘새 시스템을 만드는 것’이 아니라, 조직이 LLM을 실제로 사용하기 시작하도록 만드는 것입니다.

시스템 구성도

web_asset

AI Interaction Management Portal

insights

Monitoring & Interface

사용량 모니터링: 사용자 활동로그, 모델 사용량
시스템 리소스 / 감사 로그 / 보안 이벤트

대화관리 : 저장/분류/내보내기/공유/협업
히스토리/즐겨찾기/Tag 관리

manage_accounts User/Admin

  • • 모바일 메시징
  • • 사용자계정/프로필관리
  • • 역할/권한/LDAP 연동
  • • 정책/기본모델/백업/복원

forum Chat Interface

  • • 직관적인 대화형 UI
  • • 실시간 LLM 모델 선택
  • • 대화히스토리관리
  • • 파일 업로드/멀티모달

hub Model Hub

Active
Models Management
사용권한 접근제어
Model Fine-tuned
OpenAI GPT
Gemini/
Local Models
account_tree

Automated Workflow Framework

security

Monitoring & Security

Workflow 추적 / 로그 분석

사용자별 접근제한 및 실행 성공률

AI Agent Pattern

  • • 자연어 기반 구조화된 워크플로우 프로세스 대화형 실행
  • • 대화Context유지/성능최적화/메모리관리/Multi Agent지원

Workflow Designer

  • • Drag&Drop Biz.Logic구성
  • • AI대화맥락 Workflow설계
  • • 실시간 TEST/LQP연동확인
  • • 시각적 Node Interface
smart_toy

Agent Engine

Real-time AI Task Orchestration

API Key Verified
TLS Active
settings_suggest
lock

API Key Authentication (API Key 인증)

Unified Security Layer for LLM Access

API Key 인증
TLS HTTPS

Cloud LLM

External Managed Services & Data Integration

Public API
api GPT-4
auto_awesome Claude 3.5
star Gemini Pro
database

Vector DB

Semantic Search

table_chart

RDBMS

Structured Data

Local LLM

On-Premise Infrastructure

Private Hosting
dns

Llama 3 (70B/8B)

Self-hosted vLLM engine

Optimized
memory

Mistral-7B-Instruct

Quantized GGUF/EXL2

Active

Private Model Runtime storage

  • 모델 생명주기 관리 멀티세션 동시처리
  • GPU 가속 (CUDA) OpenAI 호환 API
  • 계층화된 파일 구조

AGW: AI Gateway router

  • API ProxyG/W(200개) API Key 관리
  • 비용추적/로깅 로드밸런싱/라우팅
  • 보안/접근제어

Intelligent Routing psychology

Model Selection Token Opt.

400개 이상의 외부 LLM 연결 및 단일 API를 통한 통합 접근 포인트 관리 시스템

왜 지금, LLM Quick Launch인가?

LLM 도입 여부가 아니라, 언제, 어떤 방식으로 도입하느냐가 조직의 격차를 만드는 시점

settings_applications ERP 시스템
folder_open 문서 관리
database 데이터베이스
arrow_upward
LQP Integration Layer
n8n | mem0 | docling

Orchestration · Memory · Processing

arrow_upward
rocket_launch

"새 바퀴를 만들지 말고, 이미 있는 바퀴를 LLM으로 굴리자"

update

LLM 기술은 3~4개월마다 세대교체되고 있습니다

모델과 아키텍처는 계속 바뀌는데, 6~12개월짜리 도입 프로젝트를 진행하면 완료 시점에 이미 새로운 세대가 나와 있습니다. 이제는 ‘완벽한 설계’보다 빠르게 실사용 경험을 쌓는 것이 더 중요해졌습니다.

trending_up

PoC만 반복하는 조직과, 사용 경험을 내재화한 조직의 격차

한쪽은 PoC 보고서를 쌓고 있고, 다른 한쪽은 작은 팀부터 LLM을 실제 업무에 붙이고 있습니다. LQP는 ‘연구용 PoC’가 아니라 ‘운영을 전제로 한 파일럿’을 빠르게 만들기 위한 접근입니다.

shield_person

현업은 이미 비공식적으로 LLM을 사용하고 있습니다

ChatGPT와 외부 서비스를 개인 단위로 사용하는 상황에서, 조직 차원의 보안·기록·거버넌스는 뒤따라가지 못하고 있습니다. 이제는 ‘사용을 막는 것’이 아니라 ‘안전하게 쓸 수 있는 공식 환경’을 만드는 것이 더 중요합니다.

lock_clock

폐쇄망·온프렘 환경에서도 더 이상 미룰 수 없습니다

공공·금융·제조 분야에서도 폐쇄망 전용 LLM 파일럿이 빠르게 늘어나고 있습니다. 외부 서비스를 그대로 쓸 수 없다면, 내부에서 바로 실행 가능한 최소 환경이 필요합니다. LQP는 그 출발점에 해당합니다.

LLM 도입의 질문은 ‘할까 말까’에서 ‘어떤 속도와 구조로 시작할 것인가’로 바뀌고 있습니다. LQP는 그 시작 방식을 정리해 줍니다.

Our Approach

설명보다,
먼저 실행하여 보여줍니다

"이걸로 뭘 할 수 있죠?"라는 질문에서 "어디까지 확장할 수 있죠?"로 대화가 바뀝니다.

1

Discussion First

기능 명세서 대신 현업의 맥락과 페인포인트를 먼저 논의합니다.

2

Deliver Fast

회의 결과를 다음 날 "작동하는 시나리오"로 바로 확인합니다.

3

Scale Success

작은 TF 단위로 시작해 효과가 입증된 영역부터 빠르게 확산합니다.

LQP_Pilot_Environment
rocket_launch

PoC에서 멈추는 도입 방식 vs 실제 사용까지 연결되는 도입 방식

history

기존 SI · 컨설팅 중심 LLM 도입

구축 기간 3~6개월 이상 설계·개발·연동 과정 필요
도입 구조 PoC → 재개발 → 운영 전환 (이중 일정/이중 비용)
배포 환경 클라우드 또는 외부 서비스 의존
비용 구조 초기 컨설팅/개발 중심, 변경 시 추가 계약 발생
운영 관점 PoC 결과는 남지만 실제 사용은 별도 과제로 이월됨
LQP Way
rocket_launch

LQP — 운영을 전제로 한 파일럿 실행

구축 기간 Day 1 배포, 2~4주 내 실사용 파일럿 정착
도입 구조 컨테이너 기반 All-in-One 실행 — 재개발 전제 아님
배포 환경 폐쇄망·내부망에서 외부 연결 없이 독립 실행
비용 구조 초기 구축 부담 최소화, 필요한 범위만 점진적으로 확장
운영 관점 PoC가 아니라 ‘실제 업무에 적용 가능한 상태’에서 시작

LQP는 ‘기간을 단축하는 플랫폼’이 아니라, ‘운영 전환까지의 거리’를 가장 짧게 만드는 접근 방식

System Architecture

Roles — Not Specs

우리는 도구를 비교하지 않습니다. 역할을 정리합니다.

LQP는 여러 도구를 단순히 묶어놓은 스택이 아닙니다. 폐쇄망 환경에서 LLM을 빠르게 도입하고 확장하기 위해, '역할이 분리된 구조'로 설계된 실행 아키텍처입니다.

Layer 1

모델 · 리소스 제어 레이어

PoC 단계에서 모델 변경 / 비용 / 키 단위 추적을 통합 관점에서 제어하는 핵심 인프라 계층입니다.

Li

LiteLLM

모델 프록시 · 라우팅 · 비용/사용량 통합 제어

여러 LLM을 쓰더라도 단일 인터페이스로 관리하고, 키 단위로 모델 사용 히스토리를 추적.

OR

OpenRouter

즉시 실험 베이스

GPU와 인프라 준비 이전에도 다양한 최신 모델 실험을 즉시 진행. 초기 PoC 속도를 극대화하는 실행 기반.

Layer 2

지식 내재화 · 데이터 자산화 레이어

문서를 RAG용 벡터 데이터로 전환하는 과정이 표준화되고, 재사용 가능한 자산이 되는 계층입니다.

Di

Dify

LLMOps 확장 운영 허브

문서, 벡터 데이터, 메타데이터, 검색 파이프라인을 하나의 운영 환경에서 통합 관리.

Do

Docling

문서 파싱 · 청킹 자동화

PDF / DOCX / HWP 등 이기종 문서를 자동으로 정제하여 사람이 수작업으로 처리하던 단계를 대체.

Layer 3

실행 · 자동화 · 맥락 학습 레이어

LLM을 단순 ‘챗봇’이 아니라, 실제 업무 흐름에 연결하고 경험을 축적하는 실행 계층입니다.

n8

n8n

워크플로우 자동화 & Agent Orchestration

외부 데이터와 업무 도구를 코딩 없이 빠르게 결합하고, PoC 단계에서 즉시 실행 가능한 흐름을 구성.

Me

mem0

장기 맥락 기억 (Long-term Context)

단순 대화 이력 저장이 아니라, 상호작용을 통해 축적된 맥락을 기억. "문서는 지식이고, mem0는 경험입니다."

OW

OpenWebUI

현업 사용자 인터페이스 & 사용 패턴 테스트베드

현업이 실제로 LLM을 사용하는 대화형 인터페이스이며, PoC 과정에서 수집된 사용 패턴이 이후 확장 설계와 운영 정책에 반영됨.

Proven Open Source, Not Black Box 검증된 오픈소스, 블랙박스 아님

170,000+ GitHub Stars 글로벌 개발자 커뮤니티가 검증한 기술로, 벤더 락인 없는 투명한 LLM 환경을 제공합니다

Dify

Apache 2.0 License

LLM 앱 개발 플랫폼

star 50,000+ Stars

OpenWebUI

MIT License

ChatGPT-like 인터페이스

star 40,000+ Stars

n8n

Sustainable Use

워크플로우 자동화

star 36,000+ Stars

LiteLLM

Apache 2.0 License

LLM 게이트웨이

star 12,000+ Stars

mem0

Apache 2.0 License

AI 메모리 레이어

star 23,000+ Stars

docling

MIT License

문서 전처리 (IBM)

star 8,000+ Stars
public Global Trust

170,000+ GitHub Stars

글로벌 커뮤니티 검증

check 벤더 락인 없는 자율성
check 투명한 코드와 라이선스
check 활발한 커뮤니티 지원
check 지속 가능한 생태계

2~4 Weeks Timeline

Day 1

LQP 스택 설치

폐쇄망 서버 또는 클라우드 인스턴스에 LQP 에코시스템 전체를 설치합니다. Docker 기반의 빠른 배포가 가능합니다.

download
Week 1

데이터 연결 및 파일럿 구성

사내 문서 및 DB를 안전하게 연결하고, 핵심 업무 시나리오 1~2개를 선정하여 초기 파일럿을 구성합니다.

link
Week 2-4

운영 및 검증

실제 현업 담당자들이 사용하며 피드백을 반영합니다. 본격 도입 전 운영 노하우를 확보하는 단계입니다.

rocket_launch

Department Use Cases

gavel

정책 · 기획

복잡한 규정 해석과 보고서 요약

수백 페이지의 정책 문서를 요약하고, 변경된 규정에 따른 영향도를 분석하여 의사결정을 지원합니다.

finance

재무 · 회계

숫자 해석 및 리포트 자동화

월별 재무 데이터를 비교 분석하고, 특이 사항에 대한 원인 분석 초안을 자동으로 작성합니다.

support_agent

운영 · 관제

이슈 대응 및 예방 정비

과거 장애 이력을 기반으로 현재 이슈의 해결책을 제안하고, 유사 사례를 실시간으로 검색합니다.

Field Proven

현장에서 이미 검증된 접근 방식입니다

가상의 시나리오가 아닙니다. 실제 폐쇄망 및 보안 환경에서 수행된 파일럿들이 LQP의 효용성을 증명하고 있습니다.

공공 · 정책/기획 format_quote

"이전에는 데이터·문서·외부 정보를 따로따로 확인해야 했는데, LQP 환경에서는 하나의 질문 흐름으로 연결해서 볼 수 있었습니다. PoC를 ‘작동하는 상태’에서 검증할 수 있었던 점이 가장 의미 있었습니다."

▶ 내부 문서 + 관계형 데이터 + 외부 공개정보 연계 검증

에너지/설비 운영 format_quote

"운영 로그만으로는 보이지 않던 상황을 보고서/이력 문서와 함께 해석할 수 있어서 좋았습니다. 초기에는 일부 데이터만 연결했지만, 범위가 명확해서 현장 테스트에 부담이 없었습니다."

▶ 제한 데이터셋 기반 · 안전 범위 내 현장 파일럿

재무/계량 분석 format_quote

"수치를 예측하는 것보다, 변동의 ‘이유’를 설명해 주는 방식이 유용했습니다. 보고서 초안과 검토 포인트를 함께 제공해 줘서 업무 흐름에 자연스럽게 녹일 수 있었습니다."

▶ 수치 해석 · 리포트 초안 자동화 실사용 검증

Executive Summary

What is LQP?

복잡한 구축 과정 없이 즉시 도입 가능한 기업용 LLM 통합운영시스템 보안이 중요한 폐쇄망 환경을 완벽히 지원합니다.

Why Effective?

긴 SI 프로젝트의 리스크를 제거하고, 실제 사용 경험을 통해 효용성을 빠르게 검증할 수 있습니다.

Key Difference

보고서(PoC)가 아닌, 실제 작동하는 시스템을 결과물로 제공합니다. 문서와 데이터가 통합된 지식 베이스를 구축합니다.

Core Philosophy

"Discussion First, Deliver Fast". 토론 결과를 다음 날 바로 시스템에서 확인하는 속도전입니다.

지금 조직에 필요한 것은
또 하나의 PoC 보고서가 아닙니다.

"업무 위에서 LLM을 실제로 사용해 보는 경험"을 확인하세요.

왜 실운영까지 안 갔나요?

많은 프로젝트가 겪는 어려움, 우리는 투명하게 공개합니다.

volunteer_activism

솔직하게 말씀드립니다

우리가 준비한 것

현실적인 장벽

"공공기관은 기술만으로 바뀌지 않습니다."

시간이 필요하고, 설득이 필요합니다.

handshake

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